在MATLAB中使用线性混合效应模型(fitlme)计算对比度标准误差

Question

我想在MATLAB中计算线性混合效果模型(fitlme)中对比度的标准误差。

y = randn(100,1);
area = randi([1 3],100,1);
mea = randi([1 3],100,1);
sub = randi([1 5],100,1);

data = array2table([area mea sub y],'VariableNames',{'area','mea','sub','y'});
data.area = nominal(data.area,{'A','B','C'});
data.mea = nominal(data.mea,{'Baseline','+1h','+8h'});
data.sub = nominal(data.sub);

lme = fitlme(data,'y~area*mea+(1|sub)')

% Plot Area A on three measurements
coefv = table2array(dataset2table(lme.Coefficients(:,2)));
bar([coefv(1),sum(coefv([1 4])),sum(coefv([1 5]))])

计算对比度均值，例如区域1-测量1与区域1-测量2与区域1-测量3可以通过对相关系数参数求和来完成。但是，有人知道如何计算相关的标准误差吗？

我知道coefTest(lme，H)可以进行假设检验，但只能提取p值。

区域A的示例如下：

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Answer 1

我已经解决了这个问题！

Matlab使用“预测”函数来估计对比度。要找到面积A的置信区间，在此特定示例中，在测量+8h时使用：

dsnew = dataset();
dsnew.area = nominal('A');
dsnew.mea = nominal('+8h');
dsnew.sub = nominal(1);

[yh yCI] = predict(lme,dsnew,'Conditional',false)

结果如下所示：

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